LangChain v1 · LangGraph 中文实战
从第一个 Agent 到生产上线
从 Agent、RAG 和工具调用，到 LangGraph 状态恢复、上线检查与旧项目迁移。示例均标注适用版本，并附可运行代码和实际输出。
遇到报错？搜索错误信息、API 名称或旧写法。
从你的目标开始
选择你现在要完成的任务。
常用指南
四个组件分别负责什么
LangChain构建 Agent
create_agent 把模型、工具和中间件组合成 Agent，让模型在循环里调用工具直到任务完成。
LangGraph编排长流程与状态恢复
需要精确控制流程、长任务恢复或人工介入时使用，重点是 checkpoint 保存了什么。
LangSmith追踪、评测与调试
接入追踪之前，先确认会向外发送哪些数据，以及脱敏开关实际清除了什么。
langchain-classic兼容旧接口，支持分步迁移
旧版的 LLMChain、AgentExecutor 等接口移到了这里，可以先换 import 保持行为，再逐步迁移。
最新文章
近期新增和更新的实战文章
LangChain 旧教程迁移到 v1：导入、调用与报错对照12 组旧 import、6 种旧调用方式逐条对照，附报错原文和推荐迁移顺序。LangChain v1 入门：运行第一个 Agentinvoke 的 7 种输入写法里，有两种不报错但问题没送达模型。附 7 个新手常见错误。工具调用 schema 排障docstring 怎么写、参数校验失败时模型看到什么、工具抛异常会发生什么。ChatOpenAI 超时与重试预算实测在测试的 v1 版本中默认没有超时；退避、Retry-After 和两层重试叠加之后，最坏要等多久。LangChain 生产发布检查表把上线前的核对写成可以执行的预检，并用故障注入和并发会话验证。RAG 切分与 Retriever 基准中文语料上，chunk_size、overlap 与 MMR 怎么影响召回和上下文长度。
常见问题
跟着做需要 OpenAI 之类的 API Key 吗？
不需要。文章里的实验脚本用的是脚本化的测试替身模型，不联网、不要密钥，你在自己电脑上就能复现页面上的每一行输出。它只能说明框架本身的行为，不代表真实模型的效果；换成真实模型要改哪里，见入门文章第五节。
如何复现文章中的代码和输出？
每篇文章都标明包版本，代码和实际输出原样放在页面里，文末的“依据与复现”给出复现命令。用同样的版本运行页面中的代码，输出应与文中一致；版本不同时，先对照适用范围，再决定要不要采用结论。
现在以 Python 还是 JavaScript 为主？
目前以 Python 为主。JS/TS 开发者可以看下方的 JS/TS 中文文档，但它基于更早的版本，不覆盖 v1。